//你这个学期必须选修 numCourses 门课程，记为 0 到 numCourses - 1 。 
//
// 在选修某些课程之前需要一些先修课程。 先修课程按数组 prerequisites 给出，其中 prerequisites[i] = [ai, bi] ，表
//示如果要学习课程 ai 则 必须 先学习课程 bi 。 
//
// 
// 例如，先修课程对 [0, 1] 表示：想要学习课程 0 ，你需要先完成课程 1 。 
// 
//
// 请你判断是否可能完成所有课程的学习？如果可以，返回 true ；否则，返回 false 。 
//
// 
//
// 示例 1： 
//
// 
//输入：numCourses = 2, prerequisites = [[1,0]]
//输出：true
//解释：总共有 2 门课程。学习课程 1 之前，你需要完成课程 0 。这是可能的。 
//
// 示例 2： 
//
// 
//输入：numCourses = 2, prerequisites = [[1,0],[0,1]]
//输出：false
//解释：总共有 2 门课程。学习课程 1 之前，你需要先完成​课程 0 ；并且学习课程 0 之前，你还应先完成课程 1 。这是不可能的。 
//
// 
//
// 提示： 
//
// 
// 1 <= numCourses <= 105 
// 0 <= prerequisites.length <= 5000 
// prerequisites[i].length == 2 
// 0 <= ai, bi < numCourses 
// prerequisites[i] 中的所有课程对 互不相同 
// 
// Related Topics 深度优先搜索 广度优先搜索 图 拓扑排序 
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package com.cute.leetcode.editor.cn;

import java.util.ArrayList;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Queue;

public class CourseSchedule {
    public static void main(String[] args) {
        Solution solution = new CourseSchedule().new Solution();
    }
    //leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion)
    class Solution {
        /**
         * 自然是看了题解
         * 这道题是判断课程安排中是否出现了环路，即判断无向图中是否出现环路
         * 可以使用bfs和dfs实现，两种实现方法中都需要用到邻接表
         */
        public boolean canFinish(int numCourses, int[][] prerequisites) {
            return true;
        }

        /**
         * 使用深度优先遍历来实现（我觉得比广度优先遍历更直观一些）
         * 1.首先需要创建邻接表，储存当前节点的所有后续节点
         * 2.对当前节点的状态进行保存，未访问过是0，被当前dfs访问过为1，被其他dfs激活过为-1
         * 3.dfs遍历时的终止判断
         *      节点状态为1时直接返回false，说明已经形成环路了
         *      节点状态为-1的话直接返回true，说明已经被其他dfs激活过了且没问题
         * 4.遍历时先将当前节点状态设置为1，深度遍历结束后返回true，返回之前将节点状态设置为-1
         *
         * 比如有0、1、2、3、4、5  共6门课程。 [[5,3],[5,4],[3,0],[3,1],[4,1],[4,2]]。学5之前要先学3，学5之前要先学4......
         * 可以得到如下邻接表
         *  0     1     2     3    4    5
         * [3]  [3,4]  [4]   [5]  [5]  [ ]
         * 从0开始进行dfs的时候会访问0-3-5且标志位都会正常置为-1
         * 再从1进行dfs的时候只会访问到4
         * 然后都会返回true
         *
         *
         * 如果邻接表为以下的情况
         * 0     1     2     3    4    5   先学的课程
         * [3]  [3,4]  [4]   [5]  [5]  [3 ]  这里多加了一个，先学5才能学3，这回肯定就有问题了
         * 从0开始访问的时候，访问0-3-5之后又会访问3，但是3的状态为1，所以形成了环路，直接返回false
         */
        public boolean dfsCanFinish(int numCourses, int[][] prerequisites) {
            int[] state = new int[numCourses];

            //创建邻接表
            List<List<Integer>> arr = new ArrayList<>();
            for (int i = 0; i < numCourses; i++) {
                arr.add(new ArrayList<>());
            }
            for (int[] prerequisite : prerequisites){
                arr.get(prerequisite[1]).add(prerequisite[0]);
            }

            //dfs进行遍历
            for (int i = 0; i < numCourses; i++) {
                if (!dfs(arr, state, i)) return false;
            }
            return true;
        }

        public boolean dfs(List<List<Integer>> arr , int[] state, int i){
            if (state[i]==1) return false;//这说明当前dfs已经访问过此节点了，形成了环路
            if (state[i]==-1) return true;//这说明其他dfs访问过此节点了，且没有问题
            state[i] = 1;//将当前节点状态置为已访问
            for (Integer j : arr.get(i)){
                if (!dfs(arr, state, j)) return false;
            }
            state[i] = -1;//没有问题返回前置为-1
            return true;
        }


        /**
         * 广度优先遍历：遍历所有的节点创建入度表，入度为0的节点加入queue
         * 入度是一个节点的前驱节点的个数，不是具体的节点
         * 当 queue 非空时，依次将队首节点出队，在课程安排图中删除此节点 pre：
         * 并不是真正从邻接表中删除此节点 pre，而是将此节点对应所有邻接节点 cur 的入度 -1，即 indegrees[cur] -= 1。
         * 当入度 -1后邻接节点 cur 的入度为 0，说明 cur 所有的前驱节点已经被 “删除”，此时将 cur 入队。
         * 在每次 pre 出队时，执行 numCourses--；
         * 若整个课程安排图是有向无环图（即可以安排），则所有节点一定都入队并出队过，即完成拓扑排序。
         * 换个角度说，若课程安排图中存在环，一定有节点的入度始终不为 0。
         * 因此，拓扑排序出队次数等于课程个数，返回 numCourses == 0 判断课程是否可以成功安排。
         *
         */
        public boolean bfsCanFinish(int numCourses, int[][] prerequisites){
            int[] indegrees  = new int[numCourses];//入度表，保存每个节点入度的数量
            Queue<Integer> queue = new LinkedList<>();
            List<List<Integer>> lists = new ArrayList<>();//这是所有的后续节点
            for (int i = 0; i < numCourses; i++) {
                lists.add(new ArrayList<>());
            }
            for (int[] prerequisite : prerequisites ){
                indegrees[prerequisite[0]]++;//入度数+1
                lists.get(prerequisite[1]).add(prerequisite[0]);//添加各个节点的后续节点
            }

            for (int i = 0; i < numCourses; i++) {
                if (indegrees[i]==0) queue.offer(i);//将所有入度为0的先加入queue
            }

            while (!queue.isEmpty()){
                Integer pre = queue.poll();//出队列，将当前节点的所有后续节点入度度--
                numCourses--;//遍历一个节点就将总课程数--
                for (int cur : lists.get(pre)){//获取pre所有的后继节点，将其的入度--
                    if (--indegrees[cur] == 0) queue.add(cur);//入度为0就入queue
                }
            }
            return numCourses == 0;

        }
    }
//leetcode submit region end(Prohibit modification and deletion)

}